110 警察特考三等 交通警察人員交通組 交通統計與分析 考古題詳解

110 年・警察特考・三等・交通警察人員交通組
試題代碼 交通統計與分析

第 一 題25 分

您是一位交通工程師,負責檢討訂定某市區幹道路段最高速限,該路段現點速率(Spot Speed)調查結果如下表所示。

速率群組(公里/小時)觀測次數
下限 27.6;組中點 30.0;上限 32.51
下限 32.6;組中點 35.0;上限 37.52
下限 37.6;組中點 40.0;上限 42.55
下限 42.6;組中點 45.0;上限 47.516
下限 47.6;組中點 50.0;上限 52.517
下限 52.6;組中點 55.0;上限 57.522
下限 57.6;組中點 60.0;上限 62.523
下限 62.6;組中點 65.0;上限 67.521
下限 67.6;組中點 70.0;上限 72.56
下限 72.6;組中點 75.0;上限 77.54
下限 77.6;組中點 80.0;上限 82.52
下限 82.6;組中點 85.0;上限 87.51

(一)試計算:(每小題 5 分,共 15 分)

  1. 時間平均速率(Time Mean Speed)。
  2. 標準差(Standard Deviation)。
  3. 時間平均速率之標準差(Standard Deviation of the Mean)。

(二)如何決定該路段最高速限?其數值為何?(10 分)

附註:

χ(0.05;5)2=1.145;χ(0.05;4)2=0.711;χ(0.05;3)2=0.352\chi^2_{(0.05;5)}=1.145;\quad \chi^2_{(0.05;4)}=0.711;\quad \chi^2_{(0.05;3)}=0.352

χ(0.95;5)2=11.07;χ(0.95;4)2=9.49;χ(0.95;3)2=7.81\chi^2_{(0.95;5)}=11.07;\quad \chi^2_{(0.95;4)}=9.49;\quad \chi^2_{(0.95;3)}=7.81

t(0.95;2)=2.920;t(0.95;120)=1.658;t(0.95;∞)=1.645t_{(0.95;2)}=2.920;\quad t_{(0.95;120)}=1.658;\quad t_{(0.95;\infty)}=1.645

t(0.975;2)=4.303;t(0.975;120)=1.980;t(0.975;∞)=1.960t_{(0.975;2)}=4.303;\quad t_{(0.975;120)}=1.980;\quad t_{(0.975;\infty)}=1.960

常態分配 p.d.f.p.d.f.:

f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}

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核心觀念

本題以各速率群組的組中點代表該組觀測車速,按觀測次數加權計算:

  • 時間平均速率:所有車輛速率的算術平均。
  • 標準差:描述個別車速的離散程度;本題以樣本標準差計算,分母為 n−1n-1。
  • 時間平均速率之標準差:平均速率的標準誤,svˉ=s/ns_{\bar v}=s/\sqrt n。
  • 最高速限的常用訂定基準為第 8585 百分位速率(V85V_{85}),再配合適當的速限級距決定公告值。

解題方法

令各組中點為 xix_i,觀測次數為 fif_i。由表中資料:

n=∑fi=120,∑fixi=6790n=\sum f_i=120,\qquad \sum f_ix_i=6790

1. 時間平均速率

vˉ=∑fixin=6790120=56.583 公里/小時\bar v=\frac{\sum f_ix_i}{n} =\frac{6790}{120} =56.583\ \text{公里/小時}

2. 標準差

以 6060 公里/小時為基準計算平方離差,可得:

∑fi(xi−60)2=13450\sum f_i(x_i-60)^2=13450

利用平方離差轉換:

∑fi(xi−vˉ)2=13450−(6790−60×120)2120=12049.167\sum f_i(x_i-\bar v)^2 =13450-\frac{(6790-60\times120)^2}{120} =12049.167

因此樣本標準差為:

s=12049.167120−1=10.062 公里/小時s=\sqrt{\frac{12049.167}{120-1}} =10.062\ \text{公里/小時}

3. 時間平均速率之標準差

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第 二 題25 分

(一)試詳述多元迴歸(Multiple Regression)之假設。(10 分)

(二)您是一位運輸規劃師,欲建立旅次吸引(Trip Attraction)之多元迴歸分析模式,蒐集之基年相關變數資料如下:

AIA_I:尖峰小時旅次吸引數。

X1X_1:總就業人口數。

X2X_2:製造業就業人口數。

X3X_3:零售與服務業就業人口數。

X4X_4:其他行業就業人口數。

上述資料經初步分析,得到下列相關矩陣(Correlation Matrix):

AIA_IX1X_1X2X_2X3X_3X4X_4
AIA_I1.000.9960.9580.5520.124
X1X_11.000.9780.4860.110
X2X_21.000.2970.068
X3X_31.000.073
X4X_41.00

經建立四個可能的迴歸分析方程式:

AI=61.4+0.93X1A_I=61.4+0.93X_1

S=288.4,R2=0.992,t=42S=288.4,\qquad R^2=0.992,\qquad t=42

AI=507.7+0.98X2A_I=507.7+0.98X_2

S=935.9,R2=0.921,t=14S=935.9,\qquad R^2=0.921,\qquad t=14

AI=−69.9+1.26X2−0.37X3+0.02X4A_I=-69.9+1.26X_2-0.37X_3+0.02X_4

S=142.6,R2=0.998,t=37, 1.1, 0.06S=142.6,\qquad R^2=0.998,\qquad t=37,\ 1.1,\ 0.06

AI=25.8+0.89X2+1.29X3A_I=25.8+0.89X_2+1.29X_3

S=199.4,R2=0.996,t=51, 17S=199.4,\qquad R^2=0.996,\qquad t=51,\ 17

試分析上述四個迴歸式之適用性。您將選擇哪一個方程式?說明您選擇的理由。(15 分)

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多元迴歸以多個自變數解釋一個依變數,通常寫成:

Yi=β0+β1X1i+β2X2i+⋯+βkXki+εiY_i=\beta_0+\beta_1X_{1i}+\beta_2X_{2i}+\cdots+\beta_kX_{ki}+\varepsilon_i

其中,βj\beta_j 是母體迴歸係數,εi\varepsilon_i 是誤差項。使用普通最小平方法估計並進行統計推論時,主要假設如下:

  1. 線性與正確設定:依變數與各自變數的關係可由迴歸式所設定的線性形式適當描述,且重要解釋變數未被遺漏。
  2. 誤差項平均數為零:在給定自變數的條件下,誤差項期望值為零,即 E(εi∣X)=0E(\varepsilon_i\mid X)=0。這表示自變數與誤差項沒有系統性關聯。
  3. 誤差項彼此獨立:不同觀測值的誤差項不相關;若資料具有時間或空間順序,須注意自我相關或空間相關。
  4. 同質變異數:各觀測值誤差項的變異數相同,即 Var⁡(εi∣X)=σ2\operatorname{Var}(\varepsilon_i\mid X)=\sigma^2。
  5. 無完全共線性:各自變數之間不能存在完全線性關係;若高度相關,雖仍可估計,係數標準誤可能變大,個別係數的推論也會不穩定。
  6. 常態性:若要以小樣本進行 tt 檢定、FF 檢定及信賴區間推論,通常假設誤差項近似常態分配。常態性不是最小平方法估計本身成立的必要條件,但有助於小樣本推論。

(二)四個迴歸式的適用性

核心觀念與判斷指標

本題要在解釋能力、估計誤差、係數顯著性及模型簡潔性之間作選擇,不能只看 R2R^2 最大者。

  • 相關係數可初步判斷變數間的線性關聯。AIA_I 與 X1X_1 的相關最高,為 0.9960.996;X2X_2 次之,為 0.9580.958;X3X_3 為 0.5520.552;X4X_4 僅 0.1240.124。
  • **R2R^2**表示樣本中依變數變異被模型解釋的比例,越高代表樣本內配適度越高;加入變數時,R2R^2 通常不會下降,因此不能單獨用它選模型。
  • **SS**依本題慣例作為估計標準誤(殘差標準差)比較,數值越小,表示模型預測誤差通常越小。
  • tt 值用來檢驗個別迴歸係數是否顯著不為零。沒有提供自由度與顯著水準,以下依常用的大樣本判斷基準,視絕對值明顯大於約 22 者為顯著。

模型一:以總就業人口數 X1X_1 解釋

AI=61.4+0.93X1,S=288.4,R2=0.992,t=42A_I=61.4+0.93X_1,\qquad S=288.4,\quad R^2=0.992,\quad t=42

模型配適度高,X1X_1 與旅次吸引數的相關係數也最高,且斜率的 tt 值很大,顯示總就業人口數與旅次吸引有顯著關係。此模型僅使用一個自變數,結構簡單、容易解釋。不過,其 R2R^2 低於模型三及模型四,SS 也大於模型四,預測誤差表現略遜。

模型二:僅以製造業就業人口數 X2X_2 解釋

AI=507.7+0.98X2,S=935.9,R2=0.921,t=14A_I=507.7+0.98X_2,\qquad S=935.9,\quad R^2=0.921,\quad t=14
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第 三 題25 分

某市因交通路口事故日增,決定針對非號誌化路口增設「停」標誌,並進行交通大執法。下表為標誌設置前後車輛行經路口遵循規則與否的調查結果。試以列聯表(Contingency Table)分析檢定設置標誌並大執法後是否有顯著效用(顯著水準 α=0.05\alpha=0.05)?(25 分)

設置前設置後總計
停車再開255277
減速慢行151227
未停車再開10717
總計5071121
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核心觀念

本題以「設置前、設置後」為欄,以三種行車行為為列,考驗列聯表的卡方同質性檢定。檢定標誌設置及大執法後,車輛行為的分布是否改變。

假設前後兩組觀察彼此獨立,顯著水準為 α=0.05\alpha=0.05:

  • H0H_0:設置前後的行為分布相同,措施沒有顯著效果。
  • H1H_1:設置前後的行為分布不同,措施有顯著效果。

期望次數及卡方統計量如下:

Eij=第 i 列總計×第 j 欄總計總計,χ2=∑(Oij−Eij)2Eij.E_{ij}=\frac{\text{第 }i\text{ 列總計}\times\text{第 }j\text{ 欄總計}}{\text{總計}}, \qquad \chi^2=\sum\frac{(O_{ij}-E_{ij})^2}{E_{ij}}.

解題方法與計算

依列聯表資料計算期望次數:

行為設置前期望次數設置後期望次數
停車再開77×50/121=31.81877\times50/121=31.81877×71/121=45.18277\times71/121=45.182
減速慢行27×50/121=11.15727\times50/121=11.15727×71/121=15.84327\times71/121=15.843
未停車再開17×50/121=7.02517\times50/121=7.02517×71/121=9.97517\times71/121=9.975

各格期望次數均大於 55,可採用卡方近似。自由度為:

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第 四 題25 分

假設一易肇事交通路口發生事故的件數可以用 Poisson 過程表示,其參數為平均每週 2 件。試問:

(一)連續二事故發生時間間隔 3 天以上的機率?(10 分)

(二)由一事故到下一事故間隔 7 天以上的機率?(15 分)

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核心觀念

Poisson 過程若平均每週發生 22 件事故,則事故發生率為

λ=2 件/週.\lambda=2\ \text{件/週}.

Poisson 過程相鄰事故的時間間隔服從指數分配,等待時間 TT 的存活機率為

P(T≥t)=e−λt,P(T\ge t)=e^{-\lambda t},

其中 tt 必須以週為單位。本題兩小題都是求等待時間超過指定長度的機率。

解題方法

(一)間隔 3 天以上

將 3 天換算為週:

t=37 週.t=\frac{3}{7}\ \text{週}.

因此,

P(T≥37)=e−2(3/7)=e−6/7≈0.4244.P\left(T\ge\frac{3}{7}\right) =e^{-2(3/7)} =e^{-6/7} \approx 0.4244.

連續兩事故發生時間間隔至少 3 天的機率約為 0.42440.4244,即 42.44%42.44\%。

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